ShapeConv 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ShapeConv 项目的目录结构如下：

ShapeConv/
├── data/
│   ├── datasets/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── layers/
│   └── utils/
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括原始数据 (raw/)、处理后的数据 (processed/) 和数据集文件 (datasets/)。
• models/: 存放模型定义和相关工具的目录，包括层定义 (layers/) 和工具函数 (utils/)。
• scripts/: 存放训练和评估脚本的目录，包括训练脚本 (train.py) 和评估脚本 (evaluate.py)。
• configs/: 存放配置文件的目录，包括默认配置 (default_config.yaml) 和自定义配置 (custom_config.yaml)。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，包括 train.py 和 evaluate.py。

train.py

train.py 是用于训练模型的脚本。它读取配置文件中的参数，加载数据集，初始化模型，并开始训练过程。

evaluate.py

evaluate.py 是用于评估模型性能的脚本。它加载训练好的模型，对测试数据集进行评估，并输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，包括 default_config.yaml 和 custom_config.yaml。

default_config.yaml

default_config.yaml 是项目的默认配置文件，包含了模型训练和评估所需的所有默认参数，如数据集路径、模型参数、训练参数等。

custom_config.yaml

custom_config.yaml 是自定义配置文件，用户可以根据需要修改其中的参数，以适应不同的训练和评估需求。

通过修改配置文件，用户可以灵活地调整项目的运行参数，实现个性化的训练和评估。